tf.contrib

最新推荐文章于 2020-08-27 16:53:30 发布

Binggowub

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分类专栏： tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29919353/article/details/75041704

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本文介绍了如何使用tf.contrib.layers.l2_regularizer实现L2正则化，并将其应用于权重参数上，以此来减少模型过拟合的风险。通过示例代码展示了正则化项是如何被加入到损失函数中的。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tf.contrib.layer1.l2_regularizer(regularization_rate)(weight)

对weight施加正则化率为regularization_rate的L2正则化（L1同理）。注意，两个括号之间没有逗号（，）。函数返回一个施加了正则化项的tensor，加入loss中。

regularization = tf.contrib.layer2.l2_regularizer(REGULARIZATION_RATE)(weight1)
loss = cross_entropy + regularization

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tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块介绍

Yuancccc的博客

04-23

5449

一、tf.nn，tf.layers， tf.contrib概述我们在使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。但有些时候可以一起混用。下面是对三个模块的简述：（1）tf.nn：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（co...

tf.contrib.training.HParams在tensorflow2.0版本以上失效的解决

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tf.contrib.training.HParams在tensorflow2.0版本以上失效的解决

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tensorflow API研读——tf.contrib

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06-04

2112

Module: tf.contrib Defined in tensorflow/contrib/init.py. tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。但有些时候可以一起混用。下面是对三个模块的简述：（1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（...

tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块

01-20

我们在使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要选择对应的模块。但有些时候可以一起混用。下面是对三个模块的简述：（1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation。（2）tf.layers：主要提供的高层的神经网络，主要和卷积相关的，个人感觉是对tf.nn的进一步封装，tf.nn会更底层一些。（3）tf.contrib：tf.contrib.la

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tf.contrib 的命运走向

人工智能

08-27

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tf.nn, tf.layers, tf.contrib模块有很多功能是重复的。下面是对三个模块的综述： tf.nn tf.layers 主要提供的高层的神经网络，感觉是对tf.nn的进一步封装，tf.nn会更底层一些。 tf.contrib 开源社区贡献，新功能，内外部测试，根据反馈意见改进性能，改善API友好度，API稳定后，移到TensorFlow核心模块。生产代码，以最新官方教程和API...

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08-29

217

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tensorflow没有tf.contrib

最新发布

03-25

### TensorFlow中`tf.contrib`模块被移除的原因在TensorFlow 2.x版本中，`tf.contrib`模块已经被完全移除。这是因为`tf.contrib`最初设计用于容纳尚未稳定的功能和实验性的功能[^2]。然而，在实际应用过程中发现这些功能往往缺乏维护和支持，导致许多开发者面临不稳定性和兼容性问题。因此，为了提升框架的整体稳定性并减少不必要的复杂度，官方决定不再保留该模块。对于那些原本存在于`tf.contrib`中的特性或方法，则采取了几种不同的策略来进行迁移： 1. **部分迁移到核心库或其他子项目** 某些广泛使用的贡献层已正式加入到主线开发当中成为标准API的一部分；还有部分内容则独立出来形成新的开源项目继续发展下去比如[TensorFlow Addons](https://www.tensorflow.org/addons)，它是一个社区驱动的附加组件集合，旨在提供额外的支持以满足特定需求[^1]。 2. **通过compatibility layer实现向后兼容** 对于希望从旧版代码平滑过渡至新版环境下的用户而言，可以通过引入`tensorflow.compat.v1`命名空间来访问大部分原有的接口定义形式而不需大幅改动既有逻辑结构。不过需要注意的是这种方法仅适用于非contrib系列的内容。 3. **具体函数级别的替换指导** - 原先依赖于 `tf.contrib.layers.fully_connected()` 的场景现在推荐改用更现代化的做法即调用 `tf.keras.layers.Dense()` 或者如果确实需要保持原样风格的话也可以考虑利用 `tf.compat.v1.layers.dense()` 来完成相同任务只是记得调整好相应参数名称映射关系以便匹配新签名要求[^3]。以下是基于上述说明的一个简单例子展示如何将传统写法转换成现代等价表达方式： ```python import tensorflow as tf # Old style using contrib (not supported anymore in TF2+) # F = ... # Z = tf.contrib.layers.fully_connected(F, num_outputs=..., activation_fn=None) # New approach with Keras API recommended for TF2+ Z_keras = tf.keras.layers.Dense(units=num_outputs, activation='linear')(F) # Alternatively use compat v1 dense when necessary but remember parameter changes Z_compat_v1 = tf.compat.v1.layers.dense(inputs=F, units=num_outputs, activation=None) ``` 另外值得注意的一点就是如果你尝试执行类似于下面这样的语句可能会遇到错误提示说找不到名为'tensorflow.contrib'的模块: ```python from tensorflow.contrib import layers ``` 这通常是因为当前所安装的TensorFlow版本高于等于2.0而按照前述讨论我们知道高版本里边已经不存在这个子包了所以我们应该依据实际情况选用合适的解决方案比如说检查是否能够找到对应的替代品或者是降级回到较低版本重新构建运行环境等等措施加以应对[^4]。